您认为应如何在工业领域应用人工智能 (AI)?设想在实施时应注意哪些方面?接下来,我们将通过真实示例和循序渐进的指导,向您解释为什么人工智能值得应用,以及在实施时需要注意哪些事项。您可以在我们的“自制或购买指南”中了解应自己开发还是购买人工智能解决方案
与一般的人工智能不同,工业中的人工智能专注于特定应用领域,如质量控制、可预见的维护、过程优化和机器人技术。工业中的人工智能是指使用算法和机器学习将复杂的任务自动化、识别样本并作出预测。在此过程中会分析和处理大量机器和设备数据。
那么,为什么企业应该在工业过程中依靠人工智能呢?
例如,我们可以通过分析,实时识别机器中的故障。工业人工智能技术可实现可预见的维护 (Predictive Maintenance)、确保产品质量 (Predictive Quality) 和更有效地使用能源 (Predictive Energy)。
因此,企业应该利用人工智能软件带来的好处:
在生产中应用人工智能有诸多优势。例如,通过人工智能解决方案,可采用预测性维护及早发现故障,避免昂贵的停机。如果出现问题,可以立即采取维护措施:避免计划外停机,降低维护成本,提高企业生产力。在此背景下,数据也为劳动安全作出了贡献:通过它可部分识别材料疲劳,从而预防危险情况的发生。
提升产品质量是人工智能在工业领域中的另一大优势。通过使用人工智能,企业能够及早发现并纠正缺陷和错误。减少废品和返工。这不仅提高了客户满意度,同时也为企业塑造了良好的形象。
因此,预测能力是人工智能的另一个重要方面。通过对大量数据的分析,人工智能算法能够识别人类专家会忽略的趋势和样本。这使企业能够做出明智的决策,更好应对未来的挑战。
在工业领域中应用人工智能需要进行周密规划和准备。针对企业特定要求选择适当的人工智能技术至关重要。此时应考虑可扩展性、灵活性和数据兼容性等方面。我们在工业领域中提供了数量众多的人工智能解决方案,因此可以提供宝贵的建议,并指出在企业中应用人工智能时需要注意的事项。
1. 自制或购买决策:
在应用人工智能解决方案之前,企业必须决定内部开发还是从外部采购人工智能解决方案。此时他们需要考虑自身的具体要求、资源和预算。计划的解决方案的成本上限是多少?我们是否有足够具备人工智能、数据科学、信息技术和生产等方面专业知识的人才?
找到答案并非易事。在我们的人工智能解决方案“自制或购买指南”中,您可以了解更多相关信息,并根据检查清单,弄清什么情况下应自我开发,什么时候进行外部采购。
2. 数据采集:
必须识别生产中的相关数据源,例如传感器、机器记录和质量控制数据。必须保证数据的连接性。
3. 数据处理与分析:
为了有效利用人工智能,提供高质量且充足的数据非常重要。这些数据需要经过校订、结构化处理,并为人工智能算法处理做好准备。其目的是识别数据中的样本和关联性。
4. 集成:
将人工智能解决方案集成到现有的生产系统中。全面测试确保一切顺利运行,并能够实时处理数据。
5. 训练:
使用所有收集的数据对人工智能模型进行训练。定期检查和调整训练过程,对提高人工智能模型的准确性和性能至关重要。通过这种方式方能获得理想的结果。
循序渐进的指导,为在生产中实施人工智能打下坚实的基础。人工智能在优化生产并提高竞争力方面具有巨大的潜力。
为了直观阐明人工智能在工业中的实际应用,我们来看几个具体示例。这些企业都选择了购买人工智能解决方案,并从中受益。
在工业中应用领域中,人工智能潜力巨大。它为企业带来许多优势,例如能够提高效率、降低成本以及提供更好的决策依据。
人工智能在工业中的应用未来前景广阔。随着人工智能技术的不断发展以及对其潜力的认知不断提高,人工智能在工业中的应用将进一步增加。企业应尽早研究这一主题,利用人工智能带来的机会,以保持竞争力并开发创新解决方案。目前市场上已经有针对气缸预测性维护等各种应用的标准化人工智能解决方案。这些解决方案可以自行安装,使企业能够简单、经济地在工业中应用人工智能。
实践中的示例表明,现在企业已经在生产中从人工智能中获益。人工智能解决方案是由企业自己开发还是购买,需要审慎权衡。购买专家开发的人工智能解决方案具有快速实施、算法经过验证以及用户界面友好等优势。重要的是,应审慎权衡自制或购买决策,并考虑企业的具体要求和资源。
作者介绍
Manuel Blume
数字业务营销部
Resolto Informatik GmbH / Festo SE & Co. KG